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# 开始学习如何使用Semantic Kernel

只需几个步骤，您就可以开始在C#或Python中运行Semantic Kernel的入门指南。完成指南后，您将了解如何...

- 配置本地机器以运行Semantic Kernel
- 从内核运行AI提示
- 使用变量使AI提示动态化
- 创建简单的AI代理
- 使用规划器自动组合函数
- 使用嵌入存储和检索内存

如果您是经验丰富的开发人员，可以跳过指南，直接访问Nuget feed或PyPI中的软件包。

- [C#](https://learn.microsoft.com/zh-cn/semantic-kernel/get-started/quick-start-guide?tabs=Csharp#tabpanel_1_Csharp)
- [Python](https://learn.microsoft.com/zh-cn/semantic-kernel/get-started/quick-start-guide?tabs=Csharp#tabpanel_1_python)

访问`SemanticKernel` Nuget feed的说明在[此处](https://www.nuget.org/packages/Microsoft.SemanticKernel/)可用，非常简单：

Nuget

```Nuget
#r "nuget: Microsoft.SemanticKernel, *-*"
```

## 运行指南的要求

在C#中运行指南之前，请确保本地机器上安装了以下内容。

- `git` 或[GitHub app](https://desktop.github.com/)
- [VSCode](https://code.visualstudio.com/Download) 或[Visual Studio](https://visualstudio.microsoft.com/downloads/)
- 通过[Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/openai/quickstart?pivots=programming-language-studio)或[OpenAI](https://openai.com/api/)获得OpenAI密钥
- [.Net 7 SDK](https://dotnet.microsoft.com/download) - 用于C#笔记本指南
- 在VS Code中安装[Polyglot Notebook](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-dotnettools.dotnet-interactive-vscode) - 用于笔记本指南

如果您使用Python指南，只需要`git`和`python`。这些指南已经在Python版本3.8-3.11上进行了测试。

## 下载并运行指南

要设置指南，请按照以下步骤进行。

 提示

在Jupyter笔记本提示时，请准备好您的OpenAI或Azure OpenAI密钥。

1. 使用您的网络浏览器访问GitHub上的[aka.ms/sk/repo](https://github.com/microsoft/semantic-kernel)。

2. 将存储库克隆或分叉到本地机器。

    备注

   如果您是GitHub的新手，并且从未将存储库克隆到本地机器，请查看[此指南](https://docs.github.com/repositories/creating-and-managing-repositories/cloning-a-repository)。

    备注

   如果您是开源项目的新贡献者，请[分叉存储库](https://docs.github.com/en/get-started/quickstart/contributing-to-projects)以开始您的旅程。

   如果您在克隆或分叉存储库时遇到问题，可以观看下面的视频。

   <iframe src="https://learn-video.azurefd.net/vod/player?id=5a410eae-b131-4227-a8e5-8e24e0cefd8e&amp;locale=zh-cn&amp;embedUrl=%2Fsemantic-kernel%2Fget-started%2Fquick-start-guide" frameborder="0" allowfullscreen="true" data-linktype="external" style={{
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3. 在VS Code中打开存储库时，转到`/dotnet/notebooks`或`/python/notebooks`文件夹。

4. 根据您的首选编程语言选择`dotnet`或`python`文件夹。

5. 打开*00-getting-started.ipynb*笔记本。

6. 使用左侧的“播放”按钮激活每个代码片段。

   如果您需要帮助运行*00-getting-started.ipynb*笔记本，您可以观看下面的视频。

   <iframe src="https://learn-video.azurefd.net/vod/player?id=fc3c792e-3b4d-4009-900c-588ee35ee426&amp;locale=zh-cn&amp;embedUrl=%2Fsemantic-kernel%2Fget-started%2Fquick-start-guide" frameborder="0" allowfullscreen="true" data-linktype="external" 
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   }}
   ></iframe>

7. 对其余笔记本重复以上步骤。

## 喜欢看到的内容吗？

如果您喜欢Semantic Kernel，请给存储库一个⭐️星来表达您的支持。

![Starring the repo for SK to show support](https://learn.microsoft.com/zh-cn/semantic-kernel/media/pleasestarrepo.png)

## 继续学习

这些指南是运行示例代码并学习如何使用Semantic Kernel的简单方式。如果您想了解更多关于Semantic Kernel背后概念的内容，请阅读文档。根据您的经验水平，您可以跳转到最适合您需求的部分。